Zobrazeno 1 - 7
of 7
pro vyhledávání: '"Yamano, Shinichiro"'
Quantum neural networks (QNNs) require an efficient training algorithm to achieve practical quantum advantages. A promising approach is the use of gradient-based optimization algorithms, where gradients are estimated through quantum measurements. How
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.18316
We developed new concentration inequalities for a quantum state on an $N$-qudit system or measurement outcomes on it that apply to an adversarial setup, where an adversary prepares the quantum state. Our one-sided concentration inequalities for a qua
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.11719
Continuous Variable (CV) quantum key distribution (QKD) is a promising candidate for practical implementations due to its compatibility with the existing communication technology. A trusted device scenario assuming that an adversary has no access to
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.17684
Publikováno v:
Quantum 7, 1095 (2023)
Recent studies showed the finite-size security of binary-modulation CV-QKD protocols against general attacks. However, they gave poor key-rate scaling against transmission distance. Here, we extend the security proof based on complementarity, which i
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2301.03171
Continuous-variable quantum key distribution (CV-QKD) has many practical advantages including compatibility with current optical communication technology. Implementation using heterodyne measurements is particularly attractive since it eliminates the
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.11983
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.